• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.149-155
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• 2015

본 논문에서는 선형성이 개선된 5MHz의 샘플링 주파수를 가지는 10-비트 디지털/아날로그 변환기를 제안한다. 제안하는 디지털/아날로그 변환기는 10-비트 R-2R 기반 디지털/아날로그 변환기, rail-to-rail 입력 범위의 차동 전압증폭기를 이용하는 출력버퍼, 그리고 바이어스 전압을 위한 밴드-갭 기준전압 회로로 구성된다. R-2R 디지털/아날로그 변환기의 2R 구현에 스위치를 위해 사용되는 인버터의 turn-on 저항 값을 포함하여 설계함으로 선형성을 개선시킨다. DAC의 최종 출력 전압 범위는 출력버퍼에 차동전압증폭기를 이용함으로 R-2R의 rail-to-rail 출력 전압으로부터 $2/3{\times}VDD$로 결정된다. 제안된 디지털/아날로그 변환기는 1.2V 공급전압과 1-poly, 8-metal을 이용하는 130nm CMOS 공정에서 구현되었다. 측정된 디지털/아날로그 변환기의 동적특성은 9.4비트의 ENOB, 58dB의 SNDR, 그리고 63dBc의 SFDR이다. 측정된 DNL과 INL은 -/+0.35LSB 미만이다. 제작된 디지털/아날로그 변환기의 면적과 전력소모는 각각 $642.9{\times}366.6{\mu}m^2$과 2.95mW이다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권10호
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• pp.2551-2561
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• 2014

심방세동 검출을 위한 기존 연구방법으로는 비선형 분석법과 주파수 분석법 등을 들 수 있지만 시간 영역 알고리즘에 비해 연산이 복잡하고 불규칙한 리듬 검출에 필요한 일반적 규칙을 제공하지 못한다. 이를 위해 본 연구에서는 선형 분석 기반의 심방세동 분류를 위한 불규칙 RR 간격의 최적값 검출 방법을 제안하였다. 이를 위해 먼저 전처리과정과 차감 기법을 통해 R파를 검출하였다. 이후 불규칙 RR 간격의 세그먼트 길이에 대한 범위를 설정하고 정규화 절대 편차와 절대치와 같은 선형 분석상의 심방세동 분류를 위한 최적값을 검출하였다. 제안된 알고리즘의 타당성 평가를 위해 MIT-BIH 부정맥과 심방세동 데이터베이스를 이용하여 RR 간격의 세그먼트 길이와 최적값에 대한 심방세동 분류율을 각각 비교 실험하였다. 성능 평가 결과, RR 간격과 연속하는 RR 간격 차에 대한 최적값은 ${\alpha}=0.75$, ${\beta}=1.4$, ${\gamma}=300ms$ 일 때 제일 높은 성능을 나타나는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권10호
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• pp.2331-2338
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• 2014

북한의 핵폭탄과 미사일 기술개발이 진전됨에 따라 고 고도 핵전자기파(HEMP)에 대한 위협이 새롭고 절박하게 인지되고 있는데, 일례로 이미 북한이 수개의 핵폭탄을 개발 보유하고 있으며 북한이 남한에 대한 핵탄두 운반 능력을 가지고 남한을 위협하고 있다. ITU K78, K81 그리고 IEC에서는 EMP/HEMP로부터 프로세서 내장 기기의 오동작을 줄이기 위해 항해 통신장비를 포함한 산업용 설비에 대한 대책을 권장하고 있으나, 이에 대한 의사시험은 1960-1990년대 미국공군무기연구소(USA/AFWL)의 논문들을 토대로 수행할 수 밖에 없다. 이 모의 시험결과는 모든 HEMP 관련 제품이 강력하게 수출을 통제하고 있기 때문에 북한의 위협에 직면한 남한으로서는 매우 중요한 연구 활동의 결과이다. 저자 등이 새롭게 개발한 HEMP cord는 HEMP의 발생과 전파현상 분석, 방호실 설계 툴, 흙과 암반으로 구성된 다충 구조에서 전자파 에너지의 감쇠량 그리고 HEMP 필터 설계 툴을 포함하고 있다. 특히 다층구조에서 전자파 감쇠량 연산 툴은 흙과 암반이 매우 다양한 특성을 가지고 있기 때문에 많은 실측 데이터를 바탕으로 최소자승법에 의하여 해석하였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제10권6호
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• pp.514-528
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• 2004

본 논문에서는 감성에 기반한 장면단위 비디오 검색방법을 제안한다 먼저 특정 줄거리를 담은 장면 비디오 클립에서 급진적/점진적 샷 경계 검출 후. "평균 색상 히스토그램", "평균 자기", "평균 에지 히스토그램", "평균 샷 시간", "점진적 샷 변화율"의 5가지 특징을 추출하고, 이 특징과 사람이 막연하게 가지고 있는 감성공간과의 매핑을 대화형 유전자 알고리즘(IGA, Interactive Genetic Algorithm)을 통하여 실현한다. 제안된 검색 알고리즘은 초기 모집단 비디오들에 대해 찾고자 하는 감성을 내포하고 있는 비디오를 선택하면 선택된 비디오들에서 추출된 특징 벡터를 염색체로 간주하고 이에 대해 교차연산(crossover)을 적용한다. 다음에 새롭게 생성된 염색체들과 특징벡터로 색인된 데이타베이스 비디오들간에 유사도 함수에 의해 가장 유사한 비디오들을 검색하여 다음 세대의 집단으로 제시한다. 이와 같은 과정을 여러 세대에 걸쳐서 실행하여 사용자가 가지고 있는 감성을 내포하는 비디오 집단들을 얻게 된다 제안된 방법의 효과성을 보이기 위해, 300개의 광고 비디오 클립들에 대해 "action", "excitement", "suspense", "quietness", "relaxation", "happiness" 의 감성을 가진 비디오를 검색한 결과 평균 70%의 만족도를 얻을 수 있었다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권8호
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• pp.524-530
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• 2015

Log란 프로그램 개발이나 운영 시 시스템의 문제점을 파악하거나 운영상태에서 모니터링 하기 위한 데이터를 의미한다. 시스템 개발 시에는 개발자 및 테스터를 비롯한 소수의 사람들만 로그를 관리하므로 로그 추적이 간단하다. 그러나 운영시점에서는 시스템 특성에 따라 다양한 사용자들이 동시에 사용하기 때문에 로그 추적이 어려우며, 로그 추적을 하지 못해 원인 추적을 포기하는 경우도 자주 발생한다. 본 논문에서는 시스템 운영시 발생할 수 있는 로그 추적의 어려움을 해소하기 위하여 로그백(Logback)에서 제공하는 기능을 이용한 ID/IP기반 런타임 로그 기록 기법을 제안한다. 제안 기법은 데이터베이스에 추적하고자 하는 사용자의 ID/IP를 저장하고, WAS 기동 시 사용자의 ID/IP를 메모리에 적재하여 온라인 서비스가 실행되기 전 interceptor를 통해 로그 파일 적재 유무를 판단하여 특정 사용자가 요청하는 서비스를 별도의 로그 파일에 생성하게 된다. 제안 기법은 모든 서비스가 Interceptor를 거쳐 서비스가 수행되어야 하는 부담이 발생하지만 JVM안에서 연산이 발생하므로 시스템 부하가 크지 않다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권1_2호
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• pp.80-90
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• 2002

클러스터링이란 한 군집에 포함된 데이터들 간의 유사한 성질을 갖도록 데이터들을 묶는 것으로 패턴인식, 영상처리 등의 공학 분야에 널리 적용되고 있을 뿐만 아니라, 최근 많은 관심의 대상이 되고 있는 데이터 마이닝의 주요 기술로서 활발히 응용되고 있다. 클러스터링에 있어서 K-means나 FCM(Fuzzy C-means)와 같은 기존의 알고리즘들은 지역적 최적해에 수렴하는 것과 사전에 클러스터 개수를 미리 결정해야 하는 문제점을 개선하였으며, 클러스터링의 특성을 분산도와 분리도로 정의하였다. 분산도는 임의의 클러스터의 중심으로부터 포함된 데이터들이 어느 정도 흩어져 있는지를 나타내는 척도인 반면, 분리도는 임의의 데이터와 모든 클러스터 중심간의 거리의 비율로서 얻어지는 소속정도를 고려하여 클러스터 중심간의 거리를 나타내는 척도이다. 이 두 척도를 이용하여 자동으로 적절한 클러스터 개수를 결정하게 하였다. 또한 진화알고리즘의 문제점인 탐색공간의 확대에 따른 수행시간의 증가는 휴리스틱 연산을 적용함으로써 크게 개선하였다. 제안한 알고리즘의 성능 및 타당성을 보이기 위해 이차원과 다차원 실험데이타를 사용하여 실험한 결과 제안한 알고리즘의 성능이 우수함을 나타내었다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제29권4호
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• pp.412-427
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• 2002

본 논문에서는 이동 통신 시스템 내에 존재하는 이동성 데이타베이스의 실패 처리를 위한 이동성 학습과 예측에 기반한 회복 기법을 제안한다. 이동 통신 시스템에서 이동성 데이타베이스는 사용자들에게 빠른 연결을 제공하기 위해 사용자의 현재 위치 정보를 유지해야 한다 그러나, 이동성 데이터베이스의 실패는 사용자의 위치 정보를 잃어버리게 만든다. 결과적으로, 명백한 회복 과정 없이는 실패 상황에서 사용자의 호 요청은 거절된다. 따라서, 이동성 데이타베이스에 실패가 발생하였을 때, 실패에 효과적으로 대처할 수 있는 명백한 회복 기법이 사용자들에게 연속적인 서비스 가용성을 보장해 주기 위해서 필요하다. 본 논문의 회복 기법에서 사용되는 이동성 학습과 예측은 이동성 데이타베이스의 실패 후 시스템에 의해서 사용자의 위치를 파악하기 위한 기능을 담당한다. 실패 없는 연산 동안 사용자의 이동 패턴은 뉴로-퍼지 추론 시스템에 의해서 학습되며, 학습된 위치 정보는 실패 후 잃어버린 사용자의 위치를 파악하기 위해서 사용된다. 따라서, 본 논문의 회복 기법은 백업 과정과 검사점 정보를 저장하기 위해 필요한 부가적인 저장 공간을 요구하지 않기 때문에 검사점을 사용하는 이전의 접근방법과 다르다. 게다가, 성능 분석을 위한 시뮬레이션은 본 논문의 회복 기법이 실패 후 잃어버린 사용자의 위치 정보를 회복하는데 소요되는 비용을 검사점에 기반한 회복 기법과 비교하여 상당히 줄일 수 있음을 보여준다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제33권2호
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• pp.201-213
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• 2006

일정 기간 동안 객체의 변화한 값들을 기록한 것을 그 객체에 대한 시계열 데이타 시퀀스라고 부르며, 이들의 집합을 시계열 데이타베이스라고 한다. 서브시퀀스 매칭은 주어진 질의 시퀀스와 변화의 추세가 유사한 서브시퀀스들을 시계열 데이타베이스로부터 검색하는 연산이다. 본 논문에서는 서브시퀀스 매칭의 성능을 극대화하기 위한 방안을 제시한다. 먼저, 윈도우 크기 효과로 인한 서브시퀀스 매칭의 심각한 성능 저하 현상을 정량적으로 관찰하여, 하나의 윈도우 크기를 대상으로 만든 단 하나의 인덱스만을 이용하는 것은 실제 응용에서 만족할만한 성능을 제공할 수 없다는 것을 규명하였다 또한, 이러한 문제로 인해 다양한 윈도우 크기들을 기반으로 다수의 인덱스들을 구성하여 서브시퀀스 매칭을 수행하는 인덱스 보간법의 응용이 필요함을 보였다. 인덱스 보간법을 응용하여 서브시퀀스 매칭을 수행하기 위해서는 먼저 다수의 인덱스들을 위한 윈도우 크기들을 결정해야 한다. 본 연구에서는 물리적 데이타베이스 설계 방식을 이용하여 이러한 최적의 다수의 윈도우 크기들을 선정하는 문제를 해결하였다. 이를 위하여 시계열 데이터 베이스에서 수행될 예정인 질의 시퀀스들의 집합과 인덱스 구성의 기반이 되는 윈도우들의 크기의 집합이 주어질 때, 전체 서브시퀀스 매칭들을 수행하는 데에 소요되는 비용을 예측할 수 있는 공식을 산출하였다. 또한, 이 비용 공식을 이용하여 전체 서브시퀀스 매칭들의 성능을 극대화 할 수 있는 최적의 윈도우 크기들을 결정하는 알고리즘을 제안하였으며, 이 알고리즘의 최적성과 효율성을 이론적으로 규명하였다. 끝으로, 실제 주식 데이타와 대량의 합성 데이타를 이용한 실험 결과, 제안된 기법은 기존의 단순한 기법과 비교하여 1.5배에서 7.8배 성능이 향상됨을 보였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권6호
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• pp.307-312
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• 2016

증강현실 분야에서 호모그래피(Homography)를 이용한 비마커 기반의 객체 추적 기술(Markerless tracking)은 카메라의 방향, 위치를 파악하여 실세계의 영상에 가상의 객체를 정확하고 자연스럽게 증강할 수 있는 기술이다. 이와 같은 호모그래피를 추정하기 위한 방법으로 RANSAC 알고리즘이 많이 사용되고 있으며, 최근 기존의 RANSAC 알고리즘에 제약 조건 문제(Constraint Satisfaction Problem)를 적용하여 정확도를 향상시키고, 처리시간을 줄인 CS-RANSAC 알고리즘에 대한 연구가 진행되고 있다. 하지만 CS-RANSAC 알고리즘은 샘플링 단계에서 정확도가 낮은 호모그래피를 추정하게 하는 특징점이 선택되어 불필요한 연산으로 인해 알고리즘의 효율성이 저하되는 경우가 있다. 따라서 본 논문에서는 효과적인 평면 호모그래피 추정을 위한 CS-RANSAC 기반의 특징점 필터링 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 호모그래피 평가 단계에서 Symmetric Transfer Error로 정확도가 높은 호모그래피를 추정하게 하는 특징점인지를 평가하고 불필요한 특징점들을 다음 샘플링 단계에서 제외함으로써 정확도를 향상키고 처리시간을 줄였다. 제안하는 CS-RANSAC 기반의 특징점 필터링 방법의 성능평가를 위하여 제안하는 방법을 적용한 알고리즘과 기존의 RANSAC 알고리즘, CS-RANSAC 알고리즘의 수행시간과 오차율(Symmetric Transfer Error), 참정보 포함비율을 비교하였다. 실험 결과 본 논문에서 제안한 방법이 기존 CS-RANSAC 알고리즘보다 수행시간이 평균적으로 약 5% 단축되었고 오차율은 약 14% 줄어들어 더욱 정확한 호모그래피를 추정 할 수 있게 되었다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권10호
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• pp.2461-2469
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• 1997

목표물 탐지 및 인식은 신경망의 적용이 활발한 하나의 분야로서, 일반적인 형태인식 문제들의 요구 사항에 추가적으로 translation invariance와 실시간 처리를 요구한다. 본 논문에서는 이러한 요구 사항을 만족하는 새로운 신경망의 구조를 소개하고, 이의 효과적인 학습 방법을 설명한다. 제안된 신경망은 특징 추출 단계와 형태 인식 단계가 연속(Cascade)된 가중치 공유 신경망(Shared-weight Neural Network)을 기본으로하여 이를 확장한 형태이다. 이 신경망의 특징 추출 단계는 입력에 가중치 창(weight kernel)으로 코릴레이션 형태의 연산을 수행하며, 신경망 전체를 하나의 2차원 비선형 코릴레이션 필터로 볼 수 있다. 따라서, 신경망의 최종 출력은 목표물 위치에 첨예(peak)값을 갖는 코릴레이션 평면이다. 이 신경망이 갖는 구조는 병렬 또는 분산 처리 컴퓨터로의 구현에 매우 적합하며, 이러한 사실은 실시간 처리가 중요한 요인이 되는 문제에 적용할 수 있음을 의미한다. 목표물과 비목표물간의 숫자상 불균형으로 인하여 초래되는 오경보(false alarm) 발생의 문제를 극복하기 위한 새로운 학습 방법도 소개한다. 성능 검증을 위하여 제안된 신경망을 주차장내에서 이동하는 특정 차량의 탐지 및 인식 문제에 적용하였다. 그 결과 오경보 발생이 없었으며, 중형급 컴퓨터를 이용하여 약 190Km로 이동하는 차량의 추적이 가능한 정도의 빠른 처리 결과를 보여 주었다.